神经网络 JMP 14 SAS 脚本 - 转换为 excel 公式大家好，
我对 JMP 比较陌生，并且创建了一个非常适合的神经网络模型。 我正在尝试在 excel 中实现输出（模型）。 我导出了 SAS 脚本，目前我正在尝试将脚本中的公式转换为 excel。 脚本中的以下公式使我感到困惑。
H1 = tanh(.5*(-1.31215248048067*((ENGINE_MODEL="XXX")-(ENGINE_MODEL="YYY")) + -0.0627257389428689*......
Engine_Model 是模型的二进制输入（可以是 XXX (0) 或 YYY(1)）。
我需要 soem 帮助解释术语 (ENGINE_MODEL="XXX")-(ENGINE_MODEL="YYY")。 它是否仅仅意味着它是 ENGINE_MODEL="XXX" 和 ENGINE_MODEL="YYY" 的值之间的差异？ 在那种情况下，它只是一个常数。 此外，excel 和 JMP 中 H1 的计算值与该假设不匹配。
任何帮助表示赞赏。
回复：神经网络 JMP 14 SAS 脚本 - 转换为 excel 公式你好，
我认为这是关于 JMP 如何在回归模型中编码分类因素（神经网络，虽然奇特，但只是复杂的回归模型）。
这从JMP的统计知识门户网站应该有所帮助。
“为了将两级分类变量整合到回归模型中，我们创建了一个具有两个值的指标或虚拟变量……”
我建议您尝试一个非常简单的神经网络。 例如，只有引擎模型和 1 个节点的神经网络。 然后检查 JMP 预测和您对这个简单模型的转换是否一致。
